본 논문은 데이터 과학 라이프 사이클에서 중요한 부분인 데이터 표준화 과정을 간소화하기 위한 Python 라이브러리인 Dataprep과, 이를 LLM 기반 에이전트와 통합한 CleanAgent 프레임워크를 제안한다. Pandas와 같은 기존 도구의 복잡성과 LLM을 직접 활용하는 어려움을 해결하고자, 선언적이고 통합된 API를 제공하여 단일 코드 라인으로 다양한 열 타입의 표준화를 가능하게 한다. CleanAgent는 사용자의 요구사항을 한 번만 입력하면 자동으로 데이터 표준화를 수행하며, 사용자 친화적인 웹 애플리케이션을 통해 실제 데이터셋으로 활용 가능성을 보여준다.
